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为什么越来越多企业开始做 AI Agent工作流平台?
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行业案例库 2天前 • 106

为什么越来越多企业开始做 AI Agent工作流平台?

过去一年,AI Agent 和工作流(Workflow)赛道简直是“神仙打架”。从字节的 Coze(扣子)到 n8n,再到前阵子 ChatGPT 开放的 AI 生成工作流,各种平台层出不穷。但你有没有发现一个现象:这些工具虽然很火,但大多是“玩具”,或者个人开发者在用。在 B 端(企业)场景,一说一,你非常少见到它们的身影。不是它们技术不行,而是 B 端场景更复杂,有两个核心痛点是 C 端平台

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AI中国

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银行业迈向“数据驱动”,灵活取数用数的情况愈发多见。银行领导在决策会议上可能需要查看某项指标变动;业务团队在复盘会议上希望寻找业绩下滑的原因;客户经理在撰写月报时需要进行各项指标的同比环比分析。尽管银行经营分析团队拥有BI系统的支持,但在实时、灵活地取数用数方面仍有进一步优化的空间。2024年,大模型技术在各行各业加速落地,推动了银行业数据分析场景的全面升级。01 某城商行存在40%的临时性数据

6月前
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随着软件系统的复杂性不断增加,软件测试的重要性越来越高,测试活动将影响开发人员的工作效率,产品的可靠性、稳定性和合规性,以及最终产品的运营效率。将大模型用于软件测试领域可以提供更高的测试覆盖率,减少不稳定的测试并加快缺陷修复过程。这有助于提高测试人员的测试质量和效率,加快缺陷修复,并确保遵守企业内外部的软件开发标准。大模型在测试领域有两个明确值得探索的方向:方向一:文本生成类场景。由于大模型的优

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7月前
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